3D Slicer

概述

3D Slicer 是一個免費、開源的醫學影像計算平台，專為醫學影像視覺化、處理、分割、配準和分析設計，廣泛應用於醫學、生物醫學和其他 3D 影像處理領域。它支援 2D/3D/4D 影像、網格（meshes）和影像導引手術（Image-Guided Therapy, IGT），適用於臨床研究、手術規劃和深度學習訓練資料的產生。 3D Slicer 提供跨平台支援（Windows,macOS,Linux），並透過 BSD 授權分發，允許商業和研究用途。它由國際社區維護，並由美國國立衛生研究院（NIH）資助，廣泛用於神經外科、放射治療和肺部疾病分析。

歷史與發展

• 起源：
  • 3D Slicer 始於 1998 年，由 MIT 人工智慧實驗室和布里格姆婦女醫院（BWH）發起，由 NIH 資助，目標是開發開源的醫學影像處理工具。
  • 2007 年發布 3D Slicer 3.0，引入模組化架構和擴充支援。
• 發展歷程：
  • 2010-2015：3D Slicer 4.0（2012）引入 Segment Editor 和 DICOM 支持，4.4（2015）優化 GPU 加速和擴展管理器。
  • 2016-2020：4.10（2019）支援深度學習（NVidia Clara,DeepInfer 擴展）和 4D 影像處理。
  • 2021-2025：5.6（2024 年）增強 AI 整合（如 MONAI）、即時手術導航和 ARM64 支援。
  • X 貼文稱「3D Slicer 5.6 的肺部 CT 分析工具對 COVID-19 研究至關重要」（@3DSlicer)。
• 社區與支持：
  • 由 3D Slicer 社區和 BWH/Harvard 維護，託管於 slicer.org 和 GitHub.
  • 提供 Slicer 論壇（discourse.slicer.org）、文件（slicer.readthedocs.io）和 X 社群（如 @3DSlicer）。
• 開源許可：
  • 採用 BSD 許可證，允許自由使用、修改和商業化，無需強制開源衍生作品。

主要特點

3D Slicer 以其強大的醫學影像處理和模組化設計著稱，適合外科醫生和開發者。以下是其主要特點：

1. 醫學影像處理
   • 視覺化：
     • 支援 2D/3D/4D 影像（如 CT,MRI、超音波），使用 VTK（Visualization Toolkit）進行高效能渲染。
2. 分割與配準
   • Segment Editor：
     • 支援手動和自動分割（如肺部、腦部），產生訓練資料集。
   • 配準：
     • 提供手動和自動配準工具，處理影像序列和模型。
3. DICOM 標準支持
   • 功能：
     • 支援 DICOM 導入/匯出、DICOMweb 和 DIMSE 網絡，相容於 2D/3D/4D 影像、分割物件、放射治療計劃等。
4. 人工智慧與深度學習
   • 功能：
     • 整合 NVidia Clara,TensorFlow 和 MONAI，支援 AI 自動分割。
     • DeepInfer 擴展：運行深度學習模型。
     • LungCTAnalyzer 擴展：自動分割和分析 COVID-19 肺部 CT。
5. 擴充與模組化
   • 擴充：
     • 透過 Extensions Manager 安裝插件（如 SlicerRT,SlicerIGT），支援放射治療和影像導引手術。
   • 模組：
     • Markups 模組：建立點集、曲線、ROI，用於測量和手術規劃。
     • MRML（Medical Reality Markup Language）：儲存和處理醫學影像物件。

優勢與限制

優勢

• 醫學專業：
  • 專為醫學影像設計，支援 DICOM、分割和手術導航。
  • X 貼文稱「3D Slicer 是外科醫生和研究者的最佳工具」（@3DSlicer)。
• 開源與跨平台：
  • BSD 許可證，運行於 Windows,macOS 和 Linux。
• AI 整合：
  • 支援 NVidia Clara 和 MONAI，適合深度學習研究。
• 擴展生態：
  • 提供豐富的擴充（如 SlicerRT,LungCTAnalyzer），支援客製化。
• 社區支持：
  • 活躍的論壇（discourse.slicer.org）和 NIH 資助。

限制

• 學習曲線：
  • 介面和模組複雜，需熟悉醫學影像術語（如 LPS 座標系）。
  • 解決：參考 slicer.readthedocs.io 的中文文件和教學。
• 資源佔用：
  • 處理大型 3D/4D 影像需高效能硬體（建議 16GB RAM,GPU）。
• 軟體生態：
  • 專注醫學影像，非一般開發工具。
• 社區規模：
  • 小於通用 Linux 發行版，資源集中於醫學領域。
  • 解決：結合 Slicer 論壇和 X 教學（如 @3DSlicer）。

總結

3D Slicer 是一個免費、開源的醫學影像運算平台，專為視覺化、分割、配準和手術規劃設計，支援 DICOM,AI 和擴充模組。它由 NIH 資助，採用 BSD 許可證，運行於 Windows、macOS 和 Linux。 3D Slicer 專為醫學影像優化。